Generally, berth assignment problem has conflicting factors according to the interested parties. In the view of shipping company, it is desirable that berth assignment is made according to the order of arrival. But in the view of port operator, it is better to be assigned regardless the order of arrival to promote the efficiency of berth operation. Thus, it is necessary to establish berth assignment planning which reflects both of interests in a practical situation. This paper aims to develop a reasonable berth assignment algorithm in a container terminal by considering the prescribed factors, and suggests three types of models minimizing the objective functions such as total port staying time, total mooring time and total maximum mooring time by using MPS concept. These models are formulated by 0-1 integer programming and min-max type function, but as the number of variables increases, an optimal solution cannot be achieved easily within a desired computational time. Thus, to tackle this problem this paper proposes a heuristic algorithm, and also the heuristic algorithm proposed in this paper is verified through the several examples.
최근 단말기 기반의 경로 탐색에서도 동적인 정보를 반영하기 위한 연구가 진행되고 있다. 그러나 제시하는 대부분의 알고리즘은 $A{\ast}$알고리즘을 기반으로 한다. 휴리스틱을 이용한 알고리즘에서는 다음과 같은 탐색 비용이 증가하는 문제가 발생할 수 있다. 휴리스틱에 의해 결정된 추정 경로에 실제 경로가 존재하지 않을 경우, 휴리스틱 가중치 값이 비슷한 2가지 이상의 경로가 존재할 경우 탐색 비용이 증가한다. 이 논문에서는 생성 방법이 다른 추상 그래프의 성능을 평가 하였다. 추상 그래프는 실제 도로 네트워크를 단순화한 그래프로, 휴리스틱의 의존성과 탐색 비용을 줄이기 위해 제안된 방법이다. 추상 그래프는 생성 방법에 따라 동일 특성 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^H$)와 연결 노드 합병을 통한 추상 그래프($AG^C$)로 구별된다. 성능 실험 결과 생성 비용 측면에서 $AG^C$가 좋은 성능을 보였지만, 탐색 성능 측면에서는 $AG^H$가 좋은 성능을 보였다.
본 연구에서는 통행배정 모형이 갖는 여러 가지 가정 중 대칭적 통행비용 함수를 갖는 가정을 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다. 통행배정 문제에 있어서 대칭적 비용함수 가정이라는 것은 링크의 통행비용은 다른 링크의 교통량에 전혀 영향을 받지 않는 않으면서, 동시에 해당 링크를 통과하는 단하나의 수단에 의해서만 결정된다는 의미이다. 본 연구에서는 이러한 가정을 극복할 수 있는 비대칭 통행배정모형의 특성을 살펴보고, 그 해석 모형에 대해 고찰하였다. 이 때 대표적 비대칭 통행배정 문제인 다수단 통행배정 모형을 중심으로 문제를 정의하여 검토하였다. 대각화(Diagonalized) 알고리즘과 Column Generation에 기반한 heuristic 모형을 다수단 통행배정 모형에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 과정을 통해 대각화 알고리즘은 초기해의 수단과 수렴기준 수단에 따라 서로다른 해를 갖는 복수의 평형해(Equilibria)특성을 가지고 있었다. 그에 비해 Column Generation에 기반한 heuristic 모형은 Euclidean Norm을 이용한 부분최적화를 통해 복수의 평형해(Equilibria)에 관한 문제점을 개선할 수 있었다.
차량 경로 스케줄링 문제(VRSPTW, the Vehicle Routing and Scheduling Problem with Time Window)는 여러 고객의 시간 제약과 요구량을 만족시키면서 최소 이동 비용을 가지는 경로를 구성하는 문제이다. 이 문제는 NP-Hard 문제이기 때문에 해를 산출하는데 시간이 오래 걸린다. 본 연구는 VRSPTW를 빠른 시간 내에 최근사해를 구하기 위한 멀티 비용 함수(Multi Cost Function)를 갖는 개미 군집 최적화(Ant Colony Optimization)을 이용한 휴리스틱을 제안하였다. 멀티 비용 함수는 각 개미가 다음 고객 노드로 이동하기 위해 비용을 평가할 때 거리, 요구량, 각도, 시간제약에 대해 서로 다른 가중치를 반영하여 우수한 초기 경로를 구할 수 있도록 한다. 본 연구의 실험결과에서 제안된 휴리스틱이 Solomon I1 휴리스틱과 기회시간이 반영된 하이브리드 휴리스틱보다 효율적으로 최근사 해를 얻을 수 있음을 보였다.
본 연구에서는 통행배정 모형이 갖는 여러 가지 가정 중 대칭적 통행비용 함수를 갖는 가정을 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다. 통행배정 문제에 있어서 대칭적 비용함수 가정이라는 것은 링크의 통행비용은 다른 링크의 교통량에 전혀 영향을 받지 않는 않으면서, 동시에 해당 링크를 통과하는 단하나의 수단에 의해서만 결정된다는 의미이다. 본 연구에서는 이러한 가정을 극복할 수 있는 비대칭 통행배정모형의 특성을 살펴보고, 그 해석 모형에 대해 고찰하였다. 이 때 대표적 비대칭 통행배정 문제인 다수단 통행배정 모형을 중심으로 문제를 정의하여 검토하였다. 대각화(Diagonalized) 알고리즘과 Column Generation에 기반한 heuristic 모형을 다수단 통행배정 모형에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 과정을 통해 대각화 알고리즘은 초기해의 수단과 수렴기준 수단에 따라 서로다른 해를 갖는 복수의 평형해(Equilibria)특성을 가지고 있음을 확인하였다. 그에 비해 Column Generation에 기반한 heuristic 모형은 Euclidean Norm을 이용한 부분최적화를 통해 복수의 평형해(Equilibria)에 관한 문제점을 개선할 수 있었다.
컴퓨터 게임에서 전술적 경로 찾기란 캐릭터의 이동 경로를 결정할 때, 최단 거리나 최소 시간 등의 요소만이 아니라 주변의 전술 정보를 고려하여 경로를 선택해야 하는 경로 찾기를 말한다. 경로 찾기에 전술 정보를 포함하는 한 가지 방법은 게임에 필요한 전술 정보를 각 정보의 중요도에 따라 가중치를 부여하고 가중 합으로 휴리스틱 함수를 표현하는 것이다. 전술 정보의 가중치의 결정은 경로를 찾기 위한 탐색의 성능과 구해지는 경로의 특성을 결정짓기 때문에 매우 중요하다. 본 논문에서는 레벨 설계자가 캐릭터의 특성에 맞는 경로 표본을 제공하면 현재 가중치에 의해 탐색된 경로와 주어진 표본 경로와의 차이를 이용하여 더 나은 가중치로 조정함으로서 휴리스틱 함수를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 탐색 오차를 발견하여 휴리스틱을 학습하기 위해 수정된 탐색 알고리즘과 퍼셉트론-유사 가중치 갱신 공식을 포함한다. 시뮬레이션 결과를 통해 전술 정보를 이용한 경로 계획과 기존의 경로 찾기의 차이를 보여주며 학습의 성능에 영향을 주는 요인들에 대해 분석하고 실제 게임 환경에 적용한 예를 보여 준다.
In this paper, a new meta-heuristic optimization method is presented. This new method is named "Numbers Cup Optimization" (NCO). The NCO algorithm is inspired by the sport competitions. In this method, the objective function and the design variables are defined as the team and the team members, respectively. Similar to all cups, teams are arranged in groups and the competitions are performed in each group, separately. The best team in each group is determined by the minimum or maximum value of the objective function. The best teams would be allowed to the next round of the cup, by accomplishing minor changes. These teams get grouped again. This process continues until two teams arrive the final and the champion of the Numbers Cup would be identified. In this algorithm, the next cups (same iterations) will be repeated by the improvement of players' performance. To illustrate the capabilities of the proposed method, some standard functions were selected to optimize. Also, size optimization of three benchmark trusses is performed to test the efficiency of the NCO approach. The results obtained from this study, well illustrate the ability of the NCO in solving the optimization problems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4640-4661
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2018
To cope with the explosive growth of Internet services, Service Function Chaining (SFC) based on Software-defined Networking (SDN) is an emerging and promising technology that has been suggested to meet this challenge. Determining the placement of Virtual Network Functions (VNFs) and routing paths that optimize the network utilization and resource consumption is a challenging problem, particularly without violating service level agreements (SLAs). This problem is called the optimal SFC placement problem and an Integer Linear Programming (ILP) formulation is provided. A greedy heuristic solution is also provided based on an improved two-step mapping algorithm. The obtained experimental results show that the proposed algorithm can automatically place VNFs at the optimal locations and find the optimal routing paths for each online request. This algorithm can increase the average request acceptance rate by about 17.6% and provide more than 20-fold reduction of the computational complexity compared to the Greedy algorithm. The feasibility of this approach is demonstrated via NetFPGA-10G prototype implementation.
Many ships in voyage experience weight and buoyancy distribution change by various reasons such as change of sea water density and waves, weather condition, and consumption of fuel, provisions, etc . The weight and buoyancy distribution change can bring the ships out of allowable trim, heeling angle. In these case, the ships should adjust trim and heeling angle by shifting of liquid cargo or ballasting, deballasting of ballast tanks for recovery of initial state or for a stable voyage. But, if the adjustment is performed incorrectly, ship's safety such as longitudinal strength, intact stability, propeller immersion, wide visibility, minimum forward draft cannot be secured correctly. So it is required that the adjustment of trim and heeling angle should be planned not by human operators but by optimization computer algorithm. To make an optimized plan to adjust trim and heeling angle guaranteeing the ship's safety and quickness of process, Uk! combined mechanical analysis and optimization algorithm. The candidate algorithms for the study were heuristic algorithm, meta-heuristic algorithm and uninformed searching algorithm. These are widely used in various kinds of optimization problems. Among them, heuristic algorithm $A^\ast$ was chosen for its optimality. The $A^\ast$ algorithm is then applied for the study. Three core elements of $A^\ast$ Algorithm consists of node, operator, evaluation function were modified and redefined. And we analyzed the $A^\ast$ algorithm by considering cooperation with loading instrument installed in most ships. Finally, the algorithm has been applied to tanker ship's various conditions such as Normal Ballast Condition, Homo Design Condition, Alternate Loading Condition, Also the test results are compared and discussed to confirm the efficiency and the usefulness of the methodology developed the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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